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标签: 机器学习 共 984 个结果.
机器学习中的隐私保护
[图片] 分享嘉宾:郭夏玮 第四范式 资深研究员 编辑整理:蒋瑞尧 内容来源:第四范式 | 先荐 出品平台:DataFun 导读: 近年来,随着 GDPR 通用数据保护条例出台以及一些互联网公司数据隐私泄漏等事件的发生,数据隐私的保护问题在行业应用中备受关注。与数据密切相关的机器学习算法的安全性成为 ....
star2017
1年前
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向量召回在阿里躺平 APP 的实践
作者:陈雷慧(豆苗) 背景 躺平 APP 是“躺平”这个大生态中生活记录社区,记录生活记录家。 [图片] 该业务场景中,个性化推荐在充分利用流量实现精细化运营、促进信息流动方面有着不可或缺的地位。在业务成长初期,其内容推荐也面临着如下两个问题: 用户冷启动: 对于无任何行为或行为稀疏的用户,难以有效 ....
star2017
1年前
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深度学习在 58 同城租房搜索排序中的实践
分享嘉宾: 崔凌云,58 同城 TEG 搜索排序部算法架构师 整理出品: 张劲,AICUG 人工智能社区 深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践 导读: 本次分享主要以 58 租房搜索排序为背景,介绍深度学习在排序阶段的探索和实践,主要包括:单目标优化、多目标优化、DeepFM、DIN、D ....
star2017
1年前
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AIQ | 面试经验·机器学习、深度学习、算法工程师(校招)
咦~又是校招季了、下大雨闲的无聊、就写一下去年(2016)校招的经验吧、本人是硕士、而且是北京的、所以视野有限、仅供参考哈! 时间节点 6 月-->8、9 月,内推、提前批:此时竞争小、可以拜托师兄师姐们帮内推、要把握住这次机会啊!(ps:去年我第一次参加校招、认识不足、就错过了很多机会... ....
star2017
1年前
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饿了么外卖推荐算法中有哪些机制与手段?
转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文由 DataFun 社区根据饿了么研发总监马尧老师在 2018AI 先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。 [图片] 提到市场机制和调控手段,大家可能会想起某些中央机构,而在流量的分发方面,我们的角色是类似的,搜索 ....
star2017
1年前
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苏宁 11.11:一种基于神经网络的智能商品税分类系统
欧文祥 2018 年 11 月 12 日 话题:AI 语言 & 开发双十一 [图片] 1. 项目背景 1.1 业务问题描述 目前企业财务人员开取商品增值税发票时,票面上的商品需要与税务总局核定的税分类编码进行关联,按分类编码上注明的税率和征收率开具发票,使得税务机关可以统计、筛选、比对数据等 ....
star2017
1年前
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基于内容的图像检索技术综述 传统经典方法
SIGAI 特约作者 manyi 视觉算法工程师 今天我们来介绍一下图片检索技术,图片检索就是拿一张待识别图片,去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。这种操作在以前依靠图片名搜图的时代是难以想象的,直到出现了 CBIR(Content-based image retrieval)技术,依靠 ....
star2017
1年前
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干货! 推荐系统中的深度匹配模型
辛俊波 腾讯 | 高级研究员 推荐系统概述 1.1 推荐系统本质 推荐系统就是系统根据用户的属性 ( 如性别、年龄、学历、地域、职业 ),用户在系统里过去的行为 ( 例如浏览、点击、搜索、购买、收藏等 ),以及当前上下文环境 ( 如网络、手机设备、时间等 ),从而给用户推荐用户可能感兴趣的物品 ( ....
star2017
1年前
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优酷视频元素内容召回系统:多级多模态引擎探索
[图片] 分享嘉宾:崇懿 阿里文娱 技术专家 编辑整理:李沛欣 内容来源:阿里文娱技术 出品平台:DataFunTalk 导读: 多级多模态引擎是为推荐搜索定制的专业化的召回引擎。优酷视频搜索在基础的文本 Query 搜索系统的基础上,不断探索视频搜索的特色,在多模态输入、多级多模态索引、跨模态检索 ....
star2017
1年前
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PTMs:史上最全面总结 NLP 预训练模型
作者:JayLou 娄杰 [图片] 预训练模型(Pre-trained Models,PTMs) 的出现将 NLP 带入了一个全新时代。2020 年 3 月 18 日,邱锡鹏老师发表了关于 NLP 预训练模型的综述《Pre-trained Models for Natural Language Pr ....
star2017
1年前
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有赞搜索系统的架构演进
转载自 有赞技术博客 有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品,帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能,有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务,服务于近百亿数据。 在为传统的搜索应用提供高级检索和大数据交互能力的同时,有赞搜索平台还需要为其 ....
star2017
1年前
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机器学习工程化模型部署的几种方式总结
作者: 黄鸿波 在企业中,我们做模型的目的就是为了能够让它来更好的解决产品在实际生产过程中所遇到的具体的问题,而模型训练好之后,下一步要做的就是将其部署上线。AI 对于很多企业来讲是一个新的领域,所以很多企业在训练好一个模型之后,对于模型部署方面总是会显得束手无策。 在企业中,我们所做的 AI 项目 ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (十一)-- 神经协同过滤 NCF 原理及实战
作者: 石晓文,中国人民大学信息学院在读研究生 个人公众号:小小挖掘机(ID:wAIsjwj) 好久没更新该系列了,最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文,感觉还不错,跟大家分享下。 论文地址:https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf 1 ....
star2017
1年前
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百度 5G+ 智能时代的多模搜索技术
分享嘉宾:李国洪 百度资深研发工程师 编辑整理:李斌 出品平台:DataFunTalk 导读: 2010 年随着 iphone4 的发布,智能手机被广泛使用,从大学生到老人小孩,移动互联网的发展如火如荼。近两年,5G 技术让下载速度变得越来越快,相较于传统的文本搜索技术,语音搜索和图片搜索等新型搜索 ....
star2017
1年前
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线下 auc 涨,线上 ctr/cpm 跌的原因和解决办法
“ 这两年深度模型大火之后,各个团队都卯足了劲把网络规模做大做深,花了很大力气好不容易离线 auc 涨了不少,上线一看效果 ctr 和 cpm 反而下降。本文例举几种可能的原因和解决办法。” 作者:辛俊波 腾讯高级研究员 专注推荐/广告/深度学习原文链接:https://www.zhihu.com/ ....
star2017
1年前
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有赞搜索系统的技术内幕
转载自 有赞技术团队博客 上文说到有赞搜索系统的架构演进,为了支撑不断演进的技术架构,除了 Elasticsearch 的维护优化之外,我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。 Elasticsearch 的检索执行效率可以表示为: _O(num_of_files _logN)* ....
star2017
1年前
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机器学习模型评估与超参数调优详解
Datawhale 干货 作者:李祖贤 深圳大学,Datawhale 高校群成员 当我们建立好了相关模型以后我们怎么评价我们建立的模型的好坏以及优化我们建立的模型呢?那本次分享的内容就是关于机器学习模型评估与超参数调优的。本次分享的内容包括: 用管道简化工作流 使用 k 折交叉验证评估模型性能 使用 ....
star2017
1年前
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应用于实时视频通信的深度学习算法研究
众所周知,深度学习在实时视频通信端到端系统里有很多的应用,比如说我们用它做超分辨率,能取得比较好的效果;我们用它做图像恢复,也能取得比较好的效果。如果说提及挑战的话,在支持移动端的应用里,我们必须考虑复杂性的限制,必须要以一个小的模型,能够在移动平台上实时运行,而且功耗、CPU 占比都得到合适的限制 ....
star2017
1年前
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MRR vs MAP vs NDCG:具有排序意义的度量指标的可视化解释及使用场景分析
作者:Moussa Taifi, Ph.D 编译:ronghuaiyang 导读 3 种指标,各有优缺点,各有适用场景,分析给你看。 [图片] 机器学习度量之旅 在不适当的度量指标上报告小的改进是一个众所周知的机器学习陷阱。理解机器学习(ML)指标的优缺点有助于为 ML 从业者建立个人信誉。这样做是 ....
star2017
1年前
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建了一个机器学习微信群
建了一个机器学习群 欢迎大家进来讨论 [图片]
star2017
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